基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造合适的步长因子有效的解决了传统LMS算法收敛速度和稳态误差相矛盾的问题.变换域LMS自适应滤波算法通过正交变换降低了输入信号矩阵的相关性,提高了算法的收敛速度.将这两种算法相结合,提出了一种新的基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法.仿真结果表明,该算法无论是收敛速度还是稳态误差都有了很大的提高.     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法及其算法分析

在讨论基本LMS．变步长NLMS和LMS／F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,新算法引入修正系数和遗忘因子．并利用和来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS／F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

依据迭代系数状态因子分段的变步长NLMS算法

针对固定步长的归一化LMS算法（NLMS）存在不能同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题,本文提出一种依据迭代系数状态因子进行分段的变步长NLMS算法。该变步长NLMS算法采用迭代系数状态因子作为表征迭代系数与实际系数的逼近状态的指标。当迭代系数状态因子值大于1,则说明迭代系数有偏离真实系数的趋势,此时采用步长因子较大的变步长方案;反之,说明迭代系数有逼近真实系数的趋势,应该采样步长因子较小的变步长方案。这样的自适应选择措施使得算法具有较强的收敛能力。理论分析和实验表明:在同样实验条件下,本文算法能够获得比其他文献更快的收敛速度和更小的稳态误差。      

集成多种自适应滤波算法的回声消除器

如何选择自适应算法的步长,从而有效解决收敛速度和稳态失调之间的矛盾是回声消除中的一个重要问题。论文提出一种集成多种自适应滤波算法的回声消除框架,以挖掘不同自适应滤波算法以及不同步长选择之间的互补性,来获得稳定的消除效果。所提算法可以分析同一时刻不同算法的误差,并始终选择一种最好的算法。通过对LMS、NLMS、PNLMS和IPNLMS这四种自适应算法的结合实验,显示了该算法可以集合各种算法以及步长选择的优点,具有更快的收敛速度和良好的稳态特性。     

基于新的变步长模型的LMS自适应滤波算法

为了解决传统的变步长LMS自适应滤波算法不能有效处理既要求收敛速度快又要求稳态误差小的矛盾,提出了步长因子与误差信号之间的一种新的基于抽样函数非线性模型。该模型在误差信号上增加了指数因子,在仿真实验中,通过调节该指数因子及其他参数,使得算法在初始阶段误差较大时,步长因子能够自动增大,并在误差信号接近零处,有缓慢变化的特性。实验结果表明。提出的算法有很快的收敛速度和较小的稳态误差,可以有效解决上述矛盾,尤其是大幅度提高了算法的收敛速度,便于实时实现。     

一种新的变步长变换域自适应滤波算法

变换域LMS算法能通过正交变换有效降低输入信号自相关矩阵特征值的分散程度,可提高算法的收敛速度;变步长LMS算法可以克服固定步长因子所导致的算法在较快收敛速度和较小稳态误差之间存在的矛盾,从而获得较快的收敛速度和较好的收敛结果。将二者相结合,提出了一种新的变步长变换域自适应滤波算法。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且运算量较少,具有良好的实用性能。     

一种非线性变步长LMS自适应滤波算法

基于定步长LMS自适应滤波算法存在稳态误差和收敛速度无法合理协调的缺点,通过在误差信号与步长之间建立非线性关系,提出了一种新的变步长LMS算法。通过步长函数可以让步长因子在算法初始阶段具有较大值,在算法收敛阶段获得较小值,且变化平缓。理论分析和实验仿真结果表明,新算法克服了在稳态自适应阶段步长调整导致系统不稳定的问题。将新算法应用于电脑风扇噪声的有源噪声控制中,取得了良好的效果。     

一种改进的自适应波束赋形算法

为了弥补传统的LMS算法采用固定步长无法解决收敛速度和稳态误差之间矛盾的缺陷,改进了失调系数,提出了一种改进的LMS算法用于求解自适应波束赋形的最佳权值。理论分析证实归一化的LMS算法可以通过采用一个可变因子使瞬时输出误差最小化。仿真结果表明,归一化的LMS算法采用了可变步长比传统LMS算法收敛快,稳态误差和失调相对于LMS都有所改善。     

基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长LMS滤波算法进行研究,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于Sigmoid函数,通过引入误差因子反馈来调整函数参数,解决了类Sigmoid函数中参数设置的问题,并使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。计算机仿真表明,相对于其他变步长算法,该算法在收敛速度和稳态误差方面均表现优异,具有较好适用性。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

在简单讨论基本LMS，变步长NLMS和LMS／F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法，新算法引入修正系数ρ和遗忘因子λi=exp(-i)，并利用ρ和λi来产生新的步长参与迭代，计算机仿真结果表明，与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS／F组合算法相比，新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度，并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

一种改进的变步长NLMS算法

针对传统NLMS使用固定步长而出现的收敛速度和稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长NLMS算法。该算法建立了步长与误差的函数关系,使步长随着输出误差和噪声误差的变化而动态更新,从而降低稳态误差。理论分析和仿真结果表明,与现有NLMS算法相比,改进的算法具有更快的收敛速度和更低的稳态误差。     

新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

一种改进的变步长LMS算法及在车内降噪中的应用

为了提高传统最小均方(LMS)算法的收敛速度,减小稳态误差,基于Sigmoid函数,提出一种改进步长因子μ的方法。该方法通过建立步长因子μ和误差信号e之间的非线性函数关系,并利用指数函数表示误差信号e和可控参数,实现对步长因子μ进行调整。算法收敛初期步长因子μ相对较大,实现加快算法收敛速度的目的;算法收敛后期适度减小稳态阶段步长因子μ,以达到减小算法稳态误差的目的。将该算法应用于车内噪声的有源控制,并与LMS算法进行仿真比较分析。仿真结果表明,相对于传统LMS算法,该算法有效地加快了收敛速度,同时提高了系统的稳定性。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,将变步长算法与变换域算法相结合,提出一种改进的LMS自适应算法以获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。仿真结果表明,此算法在收敛速度与稳态误差的性能上均不同程度地优于其他同类算法,尤其是在低信噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。     

一种新的变步长LMS算法及在DSP上实现

最小均方(LMS)自适应滤波算法易于实现,并在很多领域得到了广泛的应用,但它存在着难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差这一矛盾,而固定步长LMS算法无法解决.基于这一矛盾,在此提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,用最佳Wiener解和反正切函数建立了步长因子与误差之间一种新的非线性函数关系,该算法具有良好的收敛性能.并通过DSP验证,结果表明该方法实现简单,不依赖模型,具有较强的稳健性.     

改进的变步长变换域最小均方算法

变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题。本文在变换域最小均方误差算法（transform domain LMS, TDLMS）的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响。本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数。仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其它变步长的算法相比收敛速度均有提升。      

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

传统变步长LMS算法存在收敛速度慢、易受噪声影响等缺点,为了提高算法性能,论文建立了LMS算法中步长因子μ(n)和误差信号e(n)的相关统计量之间的非线性关系,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS(HTLMS)算法.算法采用当前误差与上一步误差乘积的绝对值来调节步长,并引入了绝对估计误差的扰动量来更新自适应滤波器抽头向量,因而具有收敛速度快、噪声抑制能力强和稳态误差低等特点.计算机仿真结果表明,在不同信噪比条件下,与多种LMS算法相比,本文算法都具有较快的收敛速度和较好的稳态误差.     

变步长NLMS算法在CDMA窄带干扰抑制中的应用

CDMA窄带干扰可以通过自适应线性预测器(ALP)来抑制。而自适应算法的稳态均方误差(MSE)与收敛速度是决定其性能的关键。在正规最小均方误差算法(NLMS)的基础上引入变步长NLMS算法(VSS-NLMS)，并对其进行了稳态性能分析。通过计算机仿真模拟，证实此算法的稳态MSE和收敛速度都明显优于NLMS算法，因而改善了对CDMA窄带干扰的抑制能力。     

一种改进的可变步长LMS算法及性能分析

为解决自适应算法的收敛速度和稳态误差两者间的矛盾,对归一化的最小均方(NLMS)算法、变步长算法及可变步长NVSS算法进行了研究,并结合变步长的思想,提出了一种新的可变步长算法。新的算法中引入合适的遗忘因子与修正参数来建立与步长因子间的函数关系,加快了算法收敛速度的同时,也能在非平稳的环境中有好的跟踪能力。最后把不同的算法应用到系统辨识系统中,通过MATLAB进行实验仿真,结果证实了新提出的算法有快的收敛速度和跟踪时变系统的能力。     

一种改进的变步长LMS算法

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。